DATA SCIENCE В УПРАВЛЕНИИ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫМ ПРОСТРАНСТВОМ

Моделирование технологии развития прогностических способностей будущих тренеров с использованием компьютерных онтологий

Авторы

  • Михаил Георгиевич Коляда Донецкий государственный университет
  • Татьяна Ивановна Бугаева Донецкий государственный университет
  • Евгений Юрьевич Шатохин Донецкий государственный университет

Как цитировать

ГОСТ Коляда М. Г., Бугаева Т. И., Шатохин Е. Ю. Моделирование технологии развития прогностических способностей будущих тренеров с использованием компьютерных онтологий // Управление образованием: теория и практика. 2024. Т. 14. № 7-1. С. 167-177.
APA Коляда, М. Г., Бугаева, Т. И. & Шатохин, Е. Ю. (2024). Моделирование технологии развития прогностических способностей будущих тренеров с использованием компьютерных онтологий. Управление образованием: теория и практика, 14(7-1), 167-177.

Аннотация

Цель данного исследования – смоделировать процесс развития прогностических способностей будущих тренеров с использованием компьютерных онтологий. В исследовании использовался метод моделирования технологии развития прогностических способностей будущих тренеров с использованием компьютерных онтологий. Авторы придерживались методологических требований, необходимых для разработки педагогических технологий, включающих концептуальность, системность, управляемость вариативность в использовании методов, форм и средств обучения (тренировки) для достижения необходимых результатов. Образовательная технология рассматривалась как комплексная интегративная система, включающая упорядоченное множество операций и действий, направленных на приобретение профессиональных умений и навыков будущих тренеров, на развитие способностей и формирование их прогностических личностных качеств. Она носит целенаправленный, процессуальный и управляемый характер в совокупности мотивационно-целевого, методологического, информационно-содержательного, организационно-процессуального, оценочно-коррекционного блоков, реализуемых на основе общепринятых и специальных методологических подходов, а также на основе принципов профессионально-практической направленности, функциональной полноты процесса развития прогностических способностей, психологической комфортности, рефлексивности, синтеза интеллекта, аффекта и действия, оптимального сочетания интуитивного и логического. Построенная модель технологии развития прогностических способностей будущих тренеров на основе онтологий имеет важное значение для процесса формирования этого качества. Модель структурно объясняет и показывает, что при построении и реализации компьютерной онтологии, студенты включают свое логическое и критическое мышление, поскольку онтологии, упрощенно говоря, представляют собой описания знаний, структурированные достаточно формально, чтобы машина могла их обработать, а логическое мышление здесь необходимо для создания и реализации этих онтологий. Из модели видно, что при работе с компьютерными онтологиями, прогностические способности личности развиваются в полной мере лишь тогда, когда именно прогнозное целеполагание обучающегося становится профилирующим.

Ключевые слова

моделирование образовательная технология прогностические способности антиципация спортивный тренер компьютерные онтологии формализация знаний.

Библиографические ссылки

Галацкова И.А., Обласов И.В. Моделирование в процессе обучения как средство повышения творческой активности учащихся // Современные проблемы науки и образования. 2018. № 2.

Гилева К.В. Профессиональные роли преподавателя вуза в условиях цифровой трансформации образования // Вестник Сибирского государственного университета путей сообщения: Гуманитарные исследования. 2021. № 3(11). С. 70-75.

Губский Е.Ф., Кораблева Г.В. Философский энциклопедический словарь. Под ред. Е.Ф. Губского. М.: Инфра-М, 2002. 576 с.

Мельничук О., Яковлева А. Модель специалиста (К вопросу о гуманизации образования) // Высшее образование в России. 2000. № 5. С. 19-25.

Непрокина И.В. Метод моделирования как основа педагогического исследования // Теория и практика общественного развития. 2013. № 7. С. 61-65.

Подласый И.П. Педагогика: 100 вопросов – 100 ответов: уч. пос. для вузов. М.: Владос-пресс, 2004. 365 с.

Селевко Г.К. Энциклопедия образовательных технологий. В 2-х т. Т. 1. М.: Народное образование, 2005. 535 с.

Штофф В.А. Моделирование и философия. Ленинград: Наука, 1966. 302 с.

Anderson T., Rivera-Vargas P. A critical look at educational technology from a distance education perspective // Digital Education Review. 2020. № 37. рр. 208-229.

Cakula S., Salem A.-B.M. E-learning developing using ontological engineering. WSEAS Transactions on Information Science and Applications. 2013. V. 10. № 1. рр. 14-25.

Fakhriyah F., Rusilowati A., Nugroho S.E., Saptono S. Relationship analysis of the competence of excellent pre-service teachers: implementation scaffolding argument-driven by via inquiry learning design based on scientific literacy // Perspectives of science and education. 2023. № 66(6). рр. 629-646.

Gallini N.I. The concept of design competence formation in future bachelors of applied computer science in the digital educational environment of the higher education institution Pedagogy // Theory & Practice. 2022. V. 7. № 1. рр. 90-99.

Kolyada M.G., Belykh S.I., Bugaeva T.I., Oleinik O.S. Artificial intelligence method to detect psychological learning disorders in physical education and sports activities // Theory and practice of physical culture. № 11. 2021. рр. 67-68.

Pokrovskaia N., Margulyan Ya., Bulatetskaia A., Snisarenko S. Intellectual analysis for educational path cognitive modeling: digital knowledge for post-modern value creation. Wisdom. 2020. V. 14. № 1. рр. 69-76.

Self J. Dinamics of learner models // Artificial intelligence and education. Amsterdam: IOS, 1994. рр. 128-186.

Загрузки

Опубликован

2024-06-15

Выпуск

Раздел

DATA SCIENCE В УПРАВЛЕНИИ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫМ ПРОСТРАНСТВОМ

Метрики

267 просмотров
217 скачиваний
Хотите опубликоваться?
Подать статью

Машиночитаемые метаданные